package com.bdqn.spark.chapter05.value2

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Spark14_RDD_Operator_Transform {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("operator-intersection")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    // 算子 - 双Value类型

    // 交集，并集和差集要求两个数据源数据类型保持一致
    // 拉链操作两个数据源的类型可以不一致
    val rdd1 = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
    val rdd2 = sc.makeRDD(List(3,4,5,6))
    val rdd7 = sc.makeRDD(List("3","4","5","6"))

    // 并集 : 【1，2，3，4，3，4，5，6】
    val rdd4: RDD[Int] = rdd1.union(rdd2)
    //val aaRDD: RDD[Int] = rdd1.union(rdd7)
    println(rdd4.collect().mkString(","))

    sc.stop()
  }
}
